【揭秘】男生女生互嘲互笑30分钟不带病毒视频：共享欢笑与友谊的力量，欧洲电池展参展企业：美关税“不确定性”阻碍发展看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式更多的人不知道哀伤问题也能去寻求专业帮助，可能感觉不好或者痛苦，像工作学习很难集中注意力，也不一定会跟哀伤反应联系上，或者说不知道，这种情况需要专业的方法进行系统地帮助。还有就是，也许认为丧亲（问题）不像抑郁症那样典型，不值得投入时间和金钱。
《揭秘：男生女生互嘲互笑30分钟不带病毒视频：共享欢笑与友谊的力量》
在社交网络上，我们时常能看到这样一段极具趣味性的视频：“男生女生互嘲互笑30分钟不带病毒视频”，它的出现引发了人们的广泛关注和热议。这段视频以男、女两个群体为拍摄对象，展示了他们在日常生活中，无论是集体活动中还是私人交往中，都展现出一种独特而深沉的幽默感和互动方式。
从视频内容来看，其主要讲述的是男女之间互相开玩笑和逗乐的情景。两位主角在镜头前以轻松愉快的语气相约，在一连串的搞笑对话中展开了一段有趣的旅程。他们不仅在笑声中分享彼此的故事、经历和感悟，还展现了各种幽默的梗和冷笑话，让观众在笑声中感受到生活的点滴乐趣，缓解了生活中的压力和疲惫。
这种互嘲互笑的行为看似简单直接，实则蕴含着深深的情感交流和价值观的碰撞。在现代社会，快节奏的生活模式往往使人们处于高压状态，情绪变得焦虑和低落。这时，通过调侃和打趣，男女双方能够打破常规，释放压力，找回自我，同时也建立起了深厚的友情。在这段视频中，男主角幽默风趣的语言和女主角机智俏皮的回答，就像是一首双关语诗，既揭示了他们的个性特征，又传递了积极乐观的生活态度。
这段视频也体现了性别角色的平等意识。不论是男生还是女生，都有权利享受欢笑和被喜爱的权利。在这个过程中，双方各自发挥了自己的优势，共同营造出欢乐和谐的氛围。比如，男生可能擅长讲故事，富有幽默感；而女生可能善于用言语表达情感，机智灵活。这种相互映衬的特性，既彰显出了男性女性各自的优势，也显示了他们对彼此的理解和支持。
该视频还展示了性别差异在人际交往中的影响。面对对方的玩笑和幽默，男性可能会产生误解或抵触情绪，这在一定程度上影响了他们对于朋友关系的维护和深化。当他们尝试理解和接纳这种差异时，如女主角在面对男主角的嘲笑时，她并没有立即反击或发怒，而是选择了包容和理解，这正是性别平等精神的一种体现。这种宽容和理解的态度，不仅使得男、女生的关系更加融洽，也为他们在未来的人际交往中提供了有益的经验和启示。
“男生女生互嘲互笑30分钟不带病毒视频”以其充满活力和智慧的表现，诠释了共享欢笑与友谊的力量。这种行为不仅丰富了人们的生活体验，更强化了人们对性别平等的重视和理解，引导我们在日常生活中培养健康向上的性格和人际关系，真正做到尊重他人、欣赏他人的美好品质，同时也在推动社会的和谐发展，构建一个更加美好的人际关系环境。让我们珍视并传承这种具有强烈感染力和价值的幽默元素，以期在我们的社会生活中绽放更多的快乐和感动。
本文转自【央视新闻客户端】；
当地时间6月3日，欧洲电池展在德国斯图加特举行，全球共有1100多家企业参展。在本届欧洲电池展上，很多企业在接受总台记者采访时表示，美国关税政策的反复无常已成为企业开展跨国贸易时巨大的挑战，随时变动的关税政策使得企业与美国的很多相关贸易合作项目被暂停或推迟。
德国策尔技术公司总经理 米歇尔·法鲁焦：这对我们所有客户来说都是一个大问题，我们在这个行业的所有客户，目前都有一些对美国的项目被暂停或推迟，因为他们都想观望事态如何发展。
有企业高管在接受采访时表示，“不确定性”是企业最忌惮的词汇，这些不确定性让人们无法预测未来一段时间会发生什么，因此企业经营就会陷入混乱，无法制定完整的商业计划。
欧洲集成生产和测试工程公司销售经理 廖拉多：没人知道会发生什么，所以我们只能等待。大家都在等待关税政策会有什么变化，市场目前没人知晓。
本文作者分别来自新加坡国立大学、北京大学与清华大学。第一作者王宇豪与共同第一作者屈文杰来自新加坡国立大学，研究方向聚焦于大语言模型中的安全与隐私风险。共同通讯作者为北京大学翟胜方博士，指导教师为新加坡国立大学张嘉恒助理教授。
本研究聚焦于当前广泛应用的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统，提出了一种全新的黑盒攻击方法：隐式知识提取攻击 (IKEA)。不同于以往依赖提示注入 (Prompt Injection) 或越狱操作 (Jailbreak) 的 RAG 提取攻击手段，IKEA 不依赖任何异常指令，完全通过自然、常规的查询，即可高效引导系统暴露其知识库中的私有信息。
在基于多个真实数据集与真实防御场景下的评估中，IKEA 展现出超过 91% 的提取效率与 96% 的攻击成功率，远超现有攻击基线；此外，本文通过多项实验证实了隐式提取的 RAG 数据的有效性。本研究揭示了 RAG 系统在表面「无异常」交互下潜在的严重隐私风险。
本研究的论文与代码已开源。
总述
大语言模型 (LLMs) 近年来在各类任务中展现出强大能力，但它们也面临一个核心问题：无法直接访问最新或领域特定的信息。为此，RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统应运而生——它为大模型接入外部知识库，让生成内容更准确、更实时。
然而，这些知识库中往往包含私有或敏感信息。一旦被恶意利用，可能导致严重的数据泄露。以往的攻击方式多依赖明显的「恶意输入」，比如提示注入或越狱攻击。这类攻击虽然有效，但也有着输入异常、输出重复等典型特征，容易被防御系统识别和拦截。
图1: 使用恶意查询进行逐字信息提取与使用良性查询进行知识提取 (IKEA) 之间的对比
为突破防御机制对现有提取攻击的限制，本文提出了一种全新的隐式知识抽取框架：IKEA (Implicit Knowledge Extraction Attack)。该方法不依赖任何越权指令或特异化提示语，而是通过自然、常规的查询输入，逐步引导 RAG 系统暴露其内部知识库中的私有或敏感信息。IKEA 的攻击流程具备高度自然性与隐蔽性。
其核心步骤包括：首先，基于已知的系统主题构建一组语义相关的锚点概念 (Anchor concepts)；随后，围绕这些概念生成符合自然语言习惯的问题，用于触发系统检索相关文档；最终，通过两项关键机制对攻击路径进行优化与扩展：
上述机制协同工作，使得攻击过程在保持输入自然性的同时，能够在多轮交互中高效提取 RAG 系统所依赖的外部知识内容。实验证明，IKEA 可在常规输入检测与输出过滤等防御机制下维持高成功率与提取效率，展现出强大的鲁棒性与现实威胁潜力。
方法概览：如何实现「看似正常」的提问？
具体而言，IKEA 首先从与系统主题相关的概念词中筛选出可能有效的锚点概念，并结合历史响应信息过滤无关或无效的概念。
锚点概念数据库的初始化如下：
随后，系统围绕这些锚点概念自动生成语义自然、表达通顺的问题，引导 RAG 返回内容丰富的答案，从而在多轮交互中不断扩大对隐私知识的覆盖。这种策略使攻击过程更加隐蔽，难以被传统检测手段发现。下文给出了「良性」问题的具体生成方式：
该方法设计了两项关键机制以确保知识提取效率：
经验反思采样 (Experience Reflection Sampling)
每个候选锚点概念的采样概率由如下惩罚得分函数定义：
最终的采样概率为：
可信域有向变异 (Trust Region Directed Mutation)
图 2: (左) IKEA 整体流程图；(右) TRDM 示意图
其中：
实验结果：IKEA 的提取效率远超基线方法
研究团队在三个不同领域数据集 (医疗-HealthCareMagic100k、小说-HarryPotter、百科-Pokémon) 上测试了 IKEA 攻击效果。以下是 IKEA 与其他攻击方法在「无防御」、「输入检测」、「输出过滤」三种防御策略下的比较：
表 1: 在三种数据集上不同防御策略下的攻击效果对比分析
提取知识是否「有用」？
研究团队围绕知识有效性开展了两类实验：其一，评估提取出的知识在对应文档相关的问答任务中的表现；其二，评估在有限轮次攻击下所提取知识对完整知识库的覆盖与支撑能力。实验结果表明，IKEA 不仅能够高效提取 RAG 系统中的信息，而且所提取的知识在问答任务中展现出良好的实用性，其性能接近于使用原始知识库时的表现。
图 3: 在三种不同知识库设定下的选择题 (MCQ) 与问答 (QA) 任务结果对比
表 2: 在不同防御与不同基线下提取的知识作为参考的选择题与问答任务结果对比
表 3: 基于不同攻击方法提取数据构建的 RAG 系统在完整知识库上的评估结果
总结